Characterization of genetic counselor practices in inpatient care settings
Notice bibliographique
Résumé
Rapid genomic testing is increasingly used in inpatient settings for diagnostic and treatment purposes. With the expansion of genetic testing in this setting, requests for inpatient genetics consultations have increased. There have been reports of genetic counselors working in inpatient care, though their specific roles are not well described. In this study, we characterized the roles of genetic counselors practicing in inpatient care settings in the United States and Canada. Genetic counselors were recruited via professional organization listservs to complete an online survey. The survey gathered information on participants' roles and workflow of inpatient genetics consultation services at their institution. Responses from 132 participants demonstrate that 50.4% of genetic counselors cover genetics consultations as needed or on a rotating schedule (34.6%). They practice in general pediatric (59.1%), neonatal (42.5%), cancer (28.3%), and/or prenatal (18.9%) specialties, among others. Participants reported working independently (16.1%) or with other providers (54.8%), including geneticists and other attending physicians. The workflow of genetics consultation services varies between institutions in the delivery of consults, members of the inpatient genetics consultation care team, and administrative support. Fifty percent of participants reported having no exposure to inpatients during graduate training, and 87.3% of participants reported receiving no institutional training for their inpatient role. This is the first study to describe roles of genetic counselors in inpatient care. It establishes a foundation for future research on inpatient genetic counseling and genetic counseling outcomes in inpatient services. As demand for genetics expertise in inpatient care grows, genetic counselors can be hired to serve inpatient populations alongside genetics and non-genetics providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».